移动通信核心网中基于机器学习的用户行为分析与优化

摘要：该文首先概述了机器学习算法的基本原理和应用场景。然后以用户行为分析为重点，详细介绍了如何利用机器学习算法对移动通信核心网中的用户行为进行建模和分析。在此基础上，提出了实时优化与响应策略，根据用户行为模型进行动态的网络优化，并采用多种分析和评估指标对实验结果进行衡量。实验结果表明，基于机器学习的用户行为分析和优化调度策略可以显著提高移动通信核心网的网络性能，如提升用户体验感知、提高网络资源使用效率。

关键词：移动通信；机器学习；用户行为

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.09.035

中图分类号：TN 929.53 文献标志码：B 文章编码：1672-7274（2024）09-0-03

User Behavior Analysis and Optimization Based on Machine Learning in Mobile Communication Core Network

ZHU Ruochong

（China Mobile Communications Group Jiangsu Co.， Ltd.， Nanjing 210000， China）

Abstract： Firstly， the basic principles and application scenarios of machine learning algorithms are outlined. Next， with a focus on user behavior analysis， a detailed introduction was given on how to use machine learning algorithms to model and analyze user behavior in the mobile communication core network. On this basis， real-time optimization and response strategies were proposed to dynamically optimize the network based on user behavior models. Multiple analysis and evaluation indicators are used to measure the experimental results. The experimental results show that user behavior analysis and optimization scheduling strategies based on machine learning can significantly improve the network performance of mobile communication core networks， such as enhancing user experience perception and improving network resource utilization efficiency.

Keywords： mobile communication; machine learning; user behavior

1 机器学习在移动通信核心网中的应用

1.1 机器学习算法概述

机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能[1]。它通过统计学算法对大量历史数据进行学习，进而利用生成的经验模型指导业务。为了能满足移动通信核心网对于训练样本的需求，给定一个有标签的样本集：

（1）

式中，N为总样本数量；为每个样本的D维特征向量；是一个实数标签，每个特征向量，也为实数。此时，为了获取更多的样本信息，需要继承一个样本特征为的线性组合模型，公式如下：

（2）

式中，为参数化模型；是一个维度等于D的向量；是一个实数，利用该模型可以实现对自然语言文本的二分类任务。在式（2）中，输入文本通过嵌入层被转化为维度为D的向量表示，然后经过一个线性变换层，将向量表示映射到一个实数。这个实数可以被视为文本的分数，用于判断文本属于两个类别中的哪一个。

在训练过程中，通过最小化预测分数与真实分数之间的差距来优化模型。通过计算预测分数和真实分数之间的均方误差（MSE）来衡量预测的准确性，并使用梯度下降等优化算法来调整模型的参数以最小化MSE。除了二分类任务，该模型还可以扩展到多分类任务和回归任务。

对于多分类任务，可将式（2）中的二分类函数扩展为多分类函数，通过将实数分数映射到多个类别中的一个来预测文本所属的类别。对于回归任务，可将式（2）中的二分类函数替换为一个连续值函数，通过预测文本的分数来回归文本的真实评分或其他实数值，实现对自然语言文本的高效分类和预测。

1.2 移动通信核心网中的用户行为分析应用

针对用户行为进行分析，运营商能够更好地理解用户的需求与行为模式，从而优化网络资源配置，提升用户体验，并开发出潜在的商业价值。通过对用户行为的分析，运营商可以了解不同区域和时间段的用户业务类型和活跃度，从而根据预测合理调配网络资源，满足用户需求。运营商可以发现并解决网络中的问题，如热点区域拥塞、通话质量差等，从而提升用户的满意度和忠诚度。

除了提升用户体验，运营商还可以通过用户行为分析来开发新的商业价值。例如，运营商可以根据用户的消费行为和偏好，推出符合用户需求的个性化产品和服务，如定制的流量套餐、语音通话套餐等。此外，运营商还可以通过分析用户的业务类型和体验感知，推出业务体验变现产品和服务，如直播网红的视频直播不卡顿保障、游戏玩家的游戏时延优化等。这些个性化、差异化的产品和服务能够更好地满足用户的需求，同时也能为运营商带来更多的商业机会和收益。运营商还可以通过用户行为分析来优化网络资源配置。

1.3 优化策略与方法

在移动通信领域，核心网作为整个通信网络的心脏，负责连接、管理和控制所有用户的通信。为了更好地理解用户的需求和行为模式，优化网络资源配置，提升用户体验，并开发出潜在的商业价值。

在进行用户行为分析之前，首先需要收集相关的数据。这些数据包括用户的通信记录、位置信息、设备信息、应用类型、业务体验感知等。收集到的数据需要进行预处理，包括清洗、格式化和整理等步骤，以保证客户信息的质量。

对预处理后的数据进行深度挖掘和分析，可以识别出用户的行为模式。这些行为模式把握用户的业务使用偏好、流量使用情况等。通过对这些行为模式的识别，运营商可以更好地理解用户的需求和行为习惯。

另外，运营商还可以利用用户行为模式分析进行市场分析和预测。通过分析用户的行为偏好和习惯，运营商可以更好地了解市场需求和发展趋势，从而制定更加精准的市场策略和营销计划。例如，运营商可以通过分析用户的使用行为和习惯，将用户行为模式应用于产品设计和优化，提高用户的使用体验和满意度。例如，运营商可以通过分析游戏玩家用户的游戏时延卡顿情况，按需动态提供专载QoS保障，提高用户的网络使用体验和满意度。

通过对用户行为的分析，运营商可以发现并解决网络中的问题，如信号覆盖不足、通话质量差等。此外，运营商还可以根据用户的反馈和需求，推出新的服务和功能，如高清语音通话、上网加速套餐等，以提升用户的满意度和忠诚度。

2 用户行为分析与优化实践

2.1 数据采集与预处理

数据采集是用户行为分析的基础。运营商需要从各个数据源中收集客户的通信记录、位置信息、设备信息、业务类型、体验速率等数据[2]。这些数据可以反映用户的通话习惯、流量使用情况、移动轨迹以及业务体验感知等方面的信息，为后续的分析提供丰富的素材。

2.2 用户行为模型构建与训练

在进行用户行为分析之前，需要收集相关的用户行为数据。为了确保数据的准确性和可靠性，企业需要与多个数据源进行对接，并制定统一的数据格式和标准。特征工程是用户行为模型构建中的关键技术之一。通过对用户行为数据进行特征提取和特征转换，可以将原始数据转化为模型可用的特征向量。在模型选择方面，根据具体的业务场景和数据特点，可以选择合适的机器学习算法进行模型训练。常用的算法包括逻辑回归、决策树、神经网络等。这些算法可以根据历史用户行为数据学习并预测新用户的行为趋势。在模型训练阶段，需要利用已标注的用户行为数据进行模型训练。通过不断调整模型的参数和结构，可以使得模型更好地拟合训练数据。移动用户行为分析在某个应用场景中的应用数据见表1。

根据用户的行为特征将用户进行了分类，包括高活跃度用户、中活跃度用户和低活跃度用户。通过轨迹分析，得知了用户的常住地和工作地。通过行为模式挖掘，了解了用户的日常活动规律和兴趣偏好。根据公开信息，为用户提供个性化的推荐服务。

2.3 实时优化与响应策略

第一，基于现有的用户行为分析结果，根据收集到的数据，可以对用户进行分类和画像构建。分类可以根据用户的使用时长、流量使用情况等指标进行，将用户分为高活跃度用户、中活跃度用户和低活跃度用户等。画像构建则可以结合用户的业务类型偏好、业务体验速率等因素，对用户的特征进行更细致的刻画。

第二，根据用户的实时行为数据，可以对网络资源进行动态分配。例如，在高活跃度用户集中的区域，可以按需增加基站的带宽和信道资源，并对网络进行负载均衡和容灾备份，以确保用户的通信质量。而在低活跃度用户较多的区域，则可以适当减少资源投入，以降低成本。

第三，为了持续改进用户体验和提高服务质量，通过流量类型识别和质量实时检测，建立用户业务识别和体验按需保障机制。例如，在大型演唱会期间，可以基于小区位置限制普通用户的大流量业务的最小带宽，来保障消息/支付等基础应用正常使用。同时，对于移动直播等新型电商业务，为避免在网络弱覆盖或者网络拥塞情况下影响直播服务质量，可以针对直播业务构建5G SLA感知和保障体系，实现高价值用户的业务体验经营，提升用户ARPU。

3 结果与讨论

3.1 分析与评估指标

移动通信核心网是移动通信系统的关键组成部分，负责管理和路由数据流量，以确保移动网络的正常运行。为了更好地识别用户行为、优化网络性能和提高服务质量，需要对移动通信核心网用户行为进行深入的分析和评估[3]。

第一，连接建立成功率是评估移动网络性能的重要指标之一。它衡量的是移动用户在尝试建立连接时成功的概率。连接建立成功率低可能意味着网络存在覆盖问题、干扰问题或资源不足等问题。通过分析连接建立成功率的变化趋势，可以确定网络问题的成因，并采取相应的优化措施。

第二，流量使用情况是反映用户行为特征的重要指标之一。通过对用户的流量使用情况进行统计和分析，可以了解用户的兴趣偏好、使用习惯和需求变化。这有助于运营商制定更合理的套餐策略、流量调度策略和网络安全策略。同时，还可以根据流量使用情况预测网络负载和容量需求，为网络规划和优化提供依据。

3.2 实验结果与性能提升

试验结果与性能提升数据见表2。

通过对连接建立成功率、呼叫建立时长、流量使用情况等关键指标的分析和优化，网络性能得到了显著提升。连接建立成功率和切换成功率的提升意味着网络覆盖和干扰问题得到了改善。呼叫建立时长的减少和网络延迟的降低则表明网络中的瓶颈和延迟问题得到了解决。流量使用情况的增加反映了用户需求的增长，而业务完成率和用户满意度的提升则证明了服务质量的改善。数据传输速率的提升则意味着网络能够更快地传输数据，提高了网络的整体性能和业务体验。

4 结束语

综上所述，本研究论述了机器学习算法在移动通信核心网中用户行为分析与优化方面的巨大应用潜力。结合机器学习的强大分析能力和实时优化策略，运营商能够更有效地提高网络性能和服务质量，满足用户不断增长的需求。未来可以进一步探索如何将更多先进的机器学习技术，如深度学习、强化学习等，应用于移动通信核心网中的用户行为分析与优化。

参考文献

[1] 史厚兵．核心网数据挖掘下的移动通信用户行为分析[J]．通信电源技术，2023，40（9）：145-147．

[2] 周艳聪，郝园媛．基于机器学习的运营商客户行为分析[J]．科学技术与工程，2022，22（2）：585-592．

[3] 耿宁伟，韦森．基于用户点击行为的关键词优化分析[J]．产业与科技论坛，2022，21（13）：82-85．